【Spark Summit EU 2016】Spark中的自动检查点-低调大师

【Spark Summit EU 2016】Spark中的自动检查点

2017-02-14 574

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本讲义出自Nimbus Goehausen在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了面对需要自动保证Spark的数据来源以及存储路径正确，并且在对于需要保存的数据进行保存而对于需要改变的数据进行改变，所以需要在Spark工作流中使用自动检查点来对以上要求进行保障，本讲义就主要介绍了Spark中自动检查点的设计动机、工作原理以及使用方法。

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【Spark Summit EU 2016】Sparklint:Spark监控，识别与优化利器

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自 Simon Whitear在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了用于监控，识别并优化低效Spark的工具Sparklint。由于成功的Spark集群的规模往往会迅速扩张，往往会出现能力与任务不匹配的情况并造成资源竞争，为了使得Spark集群的效率得到提升，所以需要Sparklint这样的监控优化工具。

2017-02-14

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更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Sameer Agarwal在Spark Summit EU 2016上的演讲，他首先从机器的存储、网络以及CPU等硬件的性能发展变化讲起，再谈到软件中Spark IO的优化、数据格式的改进提升，并介绍了Tungsten项目，该项目的目标是大幅度地提升Spark集群的内存和CPU的执行效率，推动Spark的性能最大可能地接近硬件性能的极限。

2017-02-15

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